서퍼스의 첫 공개 강의인 클로드 마스터클래스를 준비하고 운영하며, 강의 제작에 대한 많은 고민과 배움을 얻었습니다. 약 2개월 동안 5개 이상의 기수를 진행하며 교안을 다듬는 과정에서 확인한 원칙들을 기록해 봅니다.
완벽한 강의보다, 계속 개선되는 강의
처음에는 더 좋은 구조와 더 나은 실습이 있지 않을까 고민하며 강의 준비를 끝없이 미루기도 했습니다. 하지만 모든 요소가 완벽한 강의는 만들기 어렵고, 완벽함을 기다리다 보면 정작 중요한 시작을 놓칠 수 있습니다.
가장 현실적인 방법은 일단 강의를 만들고 운영한 뒤, 수강생의 피드백을 바탕으로 개선해 나가는 것입니다. 수강생분들이 소중한 시간과 비용을 들여 주말에 강의를 찾아주시는 만큼 더 좋은 경험을 제공하고 싶었지만, 끝내지 못한 준비는 결국 누구에게도 도움이 되지 않는다는 점도 배웠습니다.
이론보다는 실습을 먼저
이론을 이해하기 쉬운 순서로 정리해 전달하는 일도 중요합니다. 다만 실제 강의에서는 이론을 먼저 길게 설명하기보다, 실습을 통해 직접 경험한 뒤 그 원리를 설명할 때 이해도가 훨씬 높았습니다.
직접 손으로 입력하고 결과를 확인하는 과정은 학습의 밀도를 높입니다. 42서울에서 경험한 프로젝트 기반 학습과 탑다운 학습 방식이 강의에서도 효과적이라는 점이 특히 인상적이었습니다. 물론 설명만으로도 빠르게 이해하는 분들이 계시지만, 많은 경우 실습은 더 빠르고 정확한 이해를 돕습니다.
좋은 실습을 설계하는 기준
범용적인 AI 강의는 수강생의 직업, 업무 환경, 사용하는 도구, 연령대가 매우 다양합니다. 그래서 누구에게나 흥미롭고 실용적인 실습 주제를 찾는 과정이 쉽지 않았습니다.
시행착오 끝에 얻은 답은 단순했습니다. 범용적인 주제를 기반으로 다양한 실습을 충분히 준비하는 것입니다. 다양한 실습을 제공할수록 수강생의 흥미와 만족도도 높아졌습니다. 다만 실습의 양만 늘어나면 단순 따라 하기 수업이 될 수 있으므로, 각 단계에서 무엇을 배우는지 명확히 짚어 주는 강사의 역할이 중요합니다.
공통 실습을 설계할 때는 특히 다음 기준을 함께 고려해야 합니다.
- 다양한 직업과 배경의 수강생이 흥미를 느낄 수 있는가
- 실제 업무나 일상에 적용할 수 있는가
- 학습 포인트가 분명한가
- 제한된 강의 시간 안에 충분히 완성할 수 있는가
- AI 결과물의 편차가 지나치게 크지 않은가
특히 AI는 사람마다 다른 결과를 만들고, 응답 시간도 일정하지 않습니다. 따라서 수강생 모두가 같은 흐름을 따라갈 수 있도록 프롬프트와 실습 환경을 세심하게 설계하는 일이 필요합니다.
슬라이드는 단순하게, 전달은 명확하게
발표 자료도 같은 원칙을 따릅니다. 슬라이드에 많은 정보를 담기보다, 발표자가 전달하려는 핵심에 집중할 수 있도록 텍스트를 최소화하는 편이 효과적이었습니다.
예를 들어 Claude Desktop과 Claude Web의 차이를 설명할 때는 각 서비스의 화면이나 로고만으로도 충분합니다. 발표자가 핵심을 분명히 이해하고 있다면 복잡한 시각 자료와 과도한 텍스트는 오히려 전달을 방해할 수 있습니다.
반대로 전체 구조나 큰 흐름을 설명할 때는 잘 정돈된 인포그래픽이 도움이 됩니다. 지금까지 배운 내용을 한눈에 정리하는 도식, 바이브 코딩 프로세스를 보여주는 플로우차트처럼 맥락을 빠르게 파악하게 해 주는 시각 자료는 적극적으로 활용하고 있습니다.
앞으로도 계속 개선하겠습니다
클로드 마스터클래스는 서퍼스의 첫 공개 강의인 만큼 많은 고민과 즐거움 속에서 만들었습니다. 현재는 여러 기수를 운영하며 1차적으로 안정된 교안을 갖추게 되었지만, 강의는 여기서 완성되지 않습니다.
앞으로도 수강생의 피드백을 바탕으로 더 나은 구조와 실습을 고민하고, 매 기수 더 발전한 경험을 제공하겠습니다. 함께해 주신 모든 수강생분들께 진심으로 감사드립니다.